package com.shujia.flink.state

import org.apache.flink.contrib.streaming.state.EmbeddedRocksDBStateBackend
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.util.Collector

import scala.collection.mutable

object Demo1NoState {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment



    // 每 100-0ms 开始一次 checkpoint
    env.enableCheckpointing(10000)

    // 高级选项：

    // 设置模式为精确一次 (这是默认值)
    //EXACTLY_ONCE: 数据处理的唯一一次
    //AT_LEAST_ONCE: 至少一次，可能会重复
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)

    // 确认 checkpoints 之间的时间会进行 500 ms
    env.getCheckpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(500)

    // Checkpoint 必须在一分钟内完成，否则就会被抛弃， 如果计算的状态很大，checkpoint需要更多的时间
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointTimeout(60000)

    // 允许两个连续的 checkpoint 错误
    env.getCheckpointConfig.setTolerableCheckpointFailureNumber(2)

    // 同一时间只允许一个 checkpoint 进行
    env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1)

    // 使用 externalized checkpoints，这样 checkpoint 在作业取消后仍就会被保留
    env.getCheckpointConfig.setExternalizedCheckpointCleanup(
      ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION)

    //指定checkpoint 将状态保存的位置（hdfs）
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointStorage("hdfs://master:9000/flink/checkpoint")

    //状态后端：
    //HashMapStateBackend先包状态存储在taskManager的内存中，checkpoint时将状态持久化到hdfs
    //env.setStateBackend(new HashMapStateBackend())


    //EmbeddedRocksDBStateBackend: 先将状态保存再taskManager的磁盘上，checkpoint时再将状态持久化到hdfs
    env.setStateBackend(new EmbeddedRocksDBStateBackend())

    /**
     * HashMapStateBackend:先放内存，效率高，状态如果太大内存会放不下
     * EmbeddedRocksDBStateBackend： 先放磁盘，不受状态大小的限制，效率第
     */


    val linesDS: DataStream[String] = env.socketTextStream("master", 8888)

    val wordsDS: DataStream[String] = linesDS.flatMap(_.split(","))

    val kvDS: DataStream[(String, Int)] = wordsDS.map((_, 1))

    val keyByDS: KeyedStream[(String, Int), String] = kvDS.keyBy(_._1)

    keyByDS.process(new KeyedProcessFunction[String, (String, Int), (String, Int)] {

      //，饿哦一个task中所有的key共享同一个变量
      //var count: Int = 0
      //用map及格保存单词的数量，不会冲突
      private val countMap = new mutable.HashMap[String, Int]()

      /**
       * 如果使用一个普通的集合保存之前的计算结果，任务执行失败没办法恢复任务，因为集合的数据在内存中，任务失败数据丢失
       */

      /**
       * processElement： 每一行数据执行一次
       *
       * @param value : 一行数据
       * @param ctx   ： 上下文对象
       * @param out   ： 用于将数据发送到下游
       */
      override def processElement(value: (String, Int),
                                  ctx: KeyedProcessFunction[String, (String, Int), (String, Int)]#Context,
                                  out: Collector[(String, Int)]): Unit = {

        //统计单词的数量
        // count += 1
        //将结果发送到下游
        //out.collect(value._1, count)

        val word: String = value._1
        //1、获取之前统计的单词数量
        val lastCount: Int = countMap.getOrElse(word, 0)

        //2、在之前的结果基础上加1
        val count: Int = lastCount + 1

        //3、更新之前的结果
        countMap.put(word, count)

        //4、将结果发送到下游
        out.collect(word, count)

        println(countMap)

      }
    })
      .print()

    env.execute()


  }

}
